# 给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
#  设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
#  注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
#
#  示例 1:
# 输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
# 输出: 7
# 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
#      随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
#
#  示例 2:
# 输入: prices = [1,2,3,4,5]
# 输出: 4
# 解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
#      注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
#
#  示例 3:
# 输入: prices = [7,6,4,3,1]
# 输出: 0
# 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
from typing import List


class Solution:
    def maxProfit2(self, prices: List[int]) -> int:
        """
        贪心算法(只用于计算结果,不是实际交易方式)
        只要第二天的价格比今天高，就第一天买，第二天卖
        :param prices:
        :return:
        """
        res = i = 0
        while i < len(prices) - 1:
            res += max(prices[i + 1] - prices[i], 0)
            i += 1
        return res

    def maxProfit1(self, prices: List[int]) -> int:
        """
        动态规划
        :param prices:
        :return:
        """
        # dpProfit = [0] * len(prices)  # dpProfit[i]代表第 i 天结束手上还有股票能获得的最大收益
        # dpNoProfit = [0] * len(prices)  # dpNoProfit[i]代表第 i 天结束手上没有股票能获得的最大收益
        # dpProfit[0], dpNoProfit[0], i = -prices[0], 0, 1
        # while i < len(prices):
        #     dpProfit[i] = max(dpProfit[i - 1], dpNoProfit[i - 1] - prices[i])
        #     dpNoProfit[i] = max(dpNoProfit[i - 1], dpProfit[i - 1] + prices[i])
        #     i += 1
        # return dpNoProfit[-1]

        # 空间优化(因为交易只与前一天有关,所以可以使用两个变量即可)
        dpProfit, dpNoProfit, i = -prices[0], 0, 1
        while i < len(prices):
            tmp = dpProfit  # 用于暂存前天结束手上还有股票能获得的最大收益
            dpProfit = max(dpProfit, dpNoProfit - prices[i])
            dpNoProfit = max(dpNoProfit, tmp + prices[i])
            i += 1
        return dpNoProfit

    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
        return self.maxProfit1(prices)


if __name__ == "__main__":
    prices = [7, 1, 5, 3, 6, 4]
    prices = [7, 6, 4, 3, 1]
    prices = [1, 2, 3, 4, 5]
    print(Solution().maxProfit(prices))
